叶广仔，彭 勇，李淑飞

（东莞职业技术学院，广东 东莞 523808）

2010年，国务院常务会议审议并通过《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020年）》。提出“树立多样化人才观念，尊重个人选择，鼓励个性发展，不拘一格培养人才”，体现个性化教学的重要性。但由于传统教学的教学方法单一、教学内容固定、教学评价缺失，导致个性化教学难以实现。2019年，中共中央、中国国务院印发了《中国教育现代化2035》，提出“利用现代技术加快推动人才培养模式改革，实现规模化教育与个性化培养的有机结合。”为此，如何利用人工智能、区块链、物联网等新一代信息技术，构建智慧课堂，实现个性化教学是现代化教育所面临的新问题。

1 个性化教学与智慧课堂概述

1.1 个性化教学

个性化教学并不是一种新兴产物，它具有一定的历史性，可追溯到中国孔子所提出的“因材施教”教育思想以及古希腊苏格拉底的“谈话法”教育思想。

个性化教学关注学生的知识基础、认知能力以及学习需求等个体差异，制定多样化的教学模块及考核标准，为学生提供合适的学习路径，从而激发学生的学习积极性，在教学过程中得到充分的发展，实现因材施教。

1.2 传统课堂与智慧课堂

传统课堂是一种侧重老师传授知识、学生被动接受知识的课堂，传统课堂上教师难以了解学生的知识基础、认知能力以及学习需求等个性化特点，只能按照课程标准把相关知识传授给学生，难以激发学生的学习积极性。

智慧课堂是一种利用物联网、人工智能、大数据分析等新一代信息技术实现课前、课中、课后等不同阶段学情的实时分析，根据学情分析实时调整教学重难点及教学方法，为学生提供网络化、数字化以及智能化的最优学习路径[1]。

2 个性化教学的困境

个性化教学的本质是根据学生的个体特性，提供适合的教学资源，实施针对性的教学方法，激发学生的个人潜能。但传统课堂的实施难以为教学实时采集、分析数据，推送及时合适的信息，导致个性化教学处于难以实施的困境[2]。

2.1 学情数据采集困难，缺乏学情分析

学情分析是教学实施的首要环节，只有深刻了解学生的知识基础、学习能力、学习兴趣等信息，才能更好地设计教学内容和实施进度。但传统课堂中，教师通过课堂交流及课后作业来了解及分析每个同学的学习情况及个体特点是十分困难且难以实现的。因此，在教学过程中，因缺乏学情分析而导致教学进度过快或过慢以及教学内容过难或过简单等教学不匹配的情况。

2.2 学习规划不明确，缺乏学习路径指导

对于低年级的学生，由于对本专业知识领域的欠缺，在学习过程中容易迷失在专业知识的海洋中，不知先学什么后学什么，往往因缺乏前导知识的积累导致学习的困难重重。虽然教师在教学前期对本专业的知识开展导学，但由于生源的多样性、学生的个性化差异，如知识基础、学习能力及兴趣方向的不同，在传统的教学环境下，教师难以为每位同学制定合适的学习路径。

2.3 教学资源独立，缺乏院校资源共享

由于社会经济的持续发展以及产业技术的更新换代，高等教育的专业设置及教学内容也随之不断调整。对专业设置及教学内容的调整往往需要大量的社会调研及反复论证，然后针对现有知识体系的不足进行不断完善，并开发合适的教学资源以满足教学的需要。如果每个院校独立地开发各自的教学资源，由于人力物力的限制将难以满足产业更新换代的需求。传统的线下教学环境，教学资源独立，将难以实现院校间教学资源的共享。

2.4 教学质量评价滞后，缺乏实时监控

教学质量评价是教学过程中必不可少的一个环节，是评价教学质量的重要依据，是保证及提高教学质量的理论基础。它具有实时性的特点，如果教学质量评价滞后，将会导致教学过程中存在的问题不能及时反映给相关管理部门和教师，从而对教学质量产生一定的影响。传统的教学模式，教师只能通过课堂提问、课后作业了解学生的学习效果。教学管理部门一般通过期末的督导评价、同行评价以及学生评价来了解教师的教学质量，存在一定的滞后，缺乏实时的监控。

综上所述，在传统的教学环境下，由于学情数据采集困难、教学资源独立以及教学质量评价滞后等因素，导致教学过程中缺乏实时及合适的学情分析、教学资源共享以及教学质量监控。为此，利用大数据、人工智能、物联网等新一代信息技术，构建智慧课堂，实现个性化教学是现代化教育所面临的新课题。

3 智慧课堂的总体设计架构

本课题设计的智慧课堂架构分为3层，分别为教学应用层、智能技术层以及数据存储层，如图1所示。其具体功能设计如下。

图1 智慧课堂总体设计架构

教学应用层：在教学实施过程中实现数据采集、信息反馈及资源推送等功能。可通过终端设备获取教学过程中的实时数据，如学生课前预习数据、课堂教学交互数据、学生练习及考试数据等。在该层中根据学情分析的结果向学生推送个性化的学习路径及学习资源等信息。

智能技术层：该层主要包含物联网模块、人工智能模块以及区块链模块等新一代信息技术。利用物联网技术实现手机、电脑、平板等终端的互联；通过区块链技术实现了各个终端节点的联合验证及数据信息传递；使用人工智能及大数据技术对大规模数据进行智能化分析、评估及策略生成。

数据存储层：该层主要用于存在整个智慧课堂系统环境中产生的数据信息，包含在教学应用层通过终端采集的原始数据、在智能技术层生成的分析数据以及教学过程中开发的教学资源等数据信息。

4 智慧课堂的个性化教学实施

智慧课堂环境下的个性化教学注重教学过程中数据信息的实时采集、分析以及反馈。根据每位学生的学习现状动态地推送学习路径及学习资源，而且根据教学效果进行实时评价并反馈给教师以动态调整教学进度。智慧课堂实施框架如图2所示，在智慧课堂环境下，利用物联网技术采集学生的学习行为及教师的教学行为，通过区块链技术存储教学行为的记录信息，并使用人工智能技术及大数据技术对数据进行分析形成指导性知识反馈该学生及教师。

图2 智慧课堂实施框架

4.1 基于人工智能的学情分析，规划学习路径

学情分析是课程教学前期必不可少的一个环节，利用人工智能的机器学习技术，分析学生的学习特点、行为习惯、兴趣爱好以及知识基础等属性，为学生推送学法指导，为教师推荐教学设计。例如，分析结果提示学生的课程前导知识薄弱，将为学生推送前导知识强化学习资源，以便学生满足课程教学的前导知识要求；同时将推荐教师在教学设计中注重课程前导知识的回顾[3]。

此外，通过学情分析，根据学生的学习基础及兴趣习惯等特点，可以为学生推荐专业方向课程的选修，构建专业课程学习地图，并根据学生的课程学习状态进行动态调整，为学生构建个性化学习路径，实现因材施教，个性化发展。

4.2 基于区块链的跨院校课程学习认证，共享优质教学资源

随着数字技术的不断发展，各院校对专业课程开发了优质的线上教学资源，为了解决进一步加强院校间优质教育资源的共享，可引入区块链技术。通过构建联盟链，学校间可协商共享数据，制定学分互认机制，建立个体学信大数据。基于区块链的智能合约内容的可追溯性及不可篡改性等特点，通过区块记录学生的学习行为和学习结果，根据学生的学习积分为学生提供跨院校课程学习认证[4-5]。

利用区块链技术，可强化教学资源的共享及减少不同地区教育资源的不平衡，根据学生的学习状态，推送跨院校的优质教学资源，构建学生的学习档案，以进一步优化学生个性化学习的教学资源分配。

4.3 基于大数据技术的教学质量评价，提升教学质量

教学质量评价是通过分析教师的业务水平、教学方法以及学生的学习能力、学习效果等指标来衡量教学质量的高低。在智慧课堂环境下，通过物联网技术采集课堂活跃度、课堂专注度、课堂考勤、教学进度等教学过程数据以及学生考核成绩、竞赛获奖、就业情况等教学成果数据，形成教学质量评价的原始数据。然后引入大数据技术对数据进行分析，获取教学水平的高低、教学结果的优劣、社会需要契合度等相关知识，从而形成标准的教育质量评价体系[6]。

通过对教学质量的评价，获取教学过程中存在的薄弱点，引入人工智能技术对教学中存在的问题进行分析，生成相应的教学改进策略，反馈给学生及教师，对教学进度及教学内容进行调整以便实时解决教学中存在的问题，提高教学质量。

5 结语

传统教学中难以实时地进行学情分析和教学质量监控，缺乏教学资源的共享以及学习路径规划，导致教学的个性化实施受到很大制约。为此，本课题提出在智慧课堂环境下，引入物联网技术、人工智能技术、大数据技术以及区块链技术等新一代信息技术，进行实时的学情分析以及教学路径规划，构建跨区域的教学资源共享及课程认证，实施动态的教学质量评价及教学调整，从而为个性化的高职教育奠定技术基础。下一步将深入探索智慧课堂在个性化教学中的实际运用，并对实施效果进行定量化评估，以构建具体有效可行的智慧课堂环境。